JP7162700B1 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDF

Info

Publication number
JP7162700B1
JP7162700B1 JP2021101801A JP2021101801A JP7162700B1 JP 7162700 B1 JP7162700 B1 JP 7162700B1 JP 2021101801 A JP2021101801 A JP 2021101801A JP 2021101801 A JP2021101801 A JP 2021101801A JP 7162700 B1 JP7162700 B1 JP 7162700B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
common
attributes
target
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021101801A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2023000788A (en
Inventor
大己 駒宮
ナレ 李
静瑛 劉
堅生 上杉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yahoo Japan Corp
Original Assignee
Yahoo Japan Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yahoo Japan Corp filed Critical Yahoo Japan Corp
Priority to JP2021101801A priority Critical patent/JP7162700B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7162700B1 publication Critical patent/JP7162700B1/en
Publication of JP2023000788A publication Critical patent/JP2023000788A/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】端末装置と、情報処理装置とが、それぞれ有線又は無線によりネットワークに接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置100は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する特定部131、特定部により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成部132及び生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する提供部133を備える。【選択図】図4An information processing device, an information processing method, and an information processing program are provided that allow a user to easily grasp the features of a target user image. Kind Code: A1 In an information processing system in which a terminal device and an information processing device are connected to a network by wire or wirelessly, an information processing device 100 includes a plurality of attributes corresponding to a first target user image and a first target user image. 2, the non-common attributes are reflected based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying unit 131, Generation unit 132 for generating image information corresponding to the first target user image and image information corresponding to the second target user image reflecting non-common attributes, and target information including each image information generated by the generation unit to the user. [Selection drawing] Fig. 4

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

従来、顧客に対して商品またはサービスなどを提供したり、広告コンテンツの配信を行ったりする事業者は、一般に、ターゲットとなるユーザの絞り込みを行う。これに関連して、たとえば、開発対象となる商品またはサービスなどにとって最も重要で象徴的な顧客モデルであるペルソナ作成を支援する技術も提案されている。 Conventionally, businesses that provide products or services to customers or distribute advertising content generally narrow down target users. In relation to this, for example, a technology has been proposed that supports the creation of personas, which are the most important and symbolic customer models for products or services to be developed.

特開2011-100380号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-100380

しかしながら、従来の技術は、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させる上で改善の余地がある。 However, the conventional technology has room for improvement in terms of easily grasping the features of the image of the target user.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させることができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program that can easily grasp the characteristics of a target user image.

本願に係る情報処理装置は、特定部と、生成部と、提供部とを備える。特定部は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。生成部は、特定部により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。提供部は、生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する。 An information processing apparatus according to the present application includes a specifying unit, a generating unit, and a providing unit. The specifying unit specifies a common attribute common between a plurality of attributes corresponding to the first target user image and a plurality of attributes corresponding to the second target user image. Based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying unit, the generation unit generates image information corresponding to the first target user image on which the non-common attributes are reflected, and second image information on which the non-common attributes are reflected. image information corresponding to the image of the target user. The providing unit provides the user with target information including each piece of image information generated by the generating unit.

実施形態の態様の1つによれば、ターゲットとなるユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to easily comprehend the features of the image of the target user.

図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. 図2は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その1)を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a display example (part 1) of target information according to the embodiment. 図3は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その2)を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a display example (part 2) of target information according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment; 図5は、実施形態に係るターゲット情報の概要を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an overview of target information according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the information processing apparatus according to the embodiment; FIG. 図7は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus according to the embodiment.

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to the embodiments described below. Further, the embodiments described below can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents. Also, in the embodiments described below, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

[1.情報処理の概要]
以下、図面を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置により実現される情報処理の一例を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
[1. Overview of information processing]
Hereinafter, an example of information processing realized by the information processing apparatus according to the embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment.

図1に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10、及び情報処理装置100を有する。なお、情報処理システム1は、図1に示す例に限られず、複数の端末装置10、及び情報処理装置100を有していてもよい。また、情報処理装置100は、以下に説明する例に限られず、任意の数の端末装置10について、以下に説明する情報処理を並列して実行できる。 As shown in FIG. 1 , an information processing system 1 according to the embodiment has a terminal device 10 and an information processing device 100 . In addition, the information processing system 1 is not limited to the example shown in FIG. Further, the information processing device 100 is not limited to the example described below, and can execute the information processing described below in parallel for any number of terminal devices 10 .

端末装置10、及び情報処理装置100は、それぞれ有線又は無線によりネットワークN(図4参照)に接続される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網、固定電話網等)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNは、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。端末装置10、及び情報処理装置100は、ネットワークNを通じて、相互に通信できる。 The terminal device 10 and the information processing device 100 are each connected to a network N (see FIG. 4) by wire or wirelessly. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (mobile telephone network, fixed telephone network, etc.), a local IP (Internet Protocol) network, or the Internet. . The network N may include a wired network or a wireless network. The terminal device 10 and the information processing device 100 can communicate with each other through the network N. FIG.

端末装置10は、情報処理装置100から提供されるサービスを利用するためにサービス利用者Uが使用する情報処理装置である。端末装置10は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などにより実現される。 The terminal device 10 is an information processing device used by the service user U to use the service provided by the information processing device 100 . The terminal device 10 is implemented by a smart phone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.

端末装置10は、情報処理装置100から提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。なお、端末装置10は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置100などから受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。 The terminal device 10 can display information for using various services provided by the information processing device 100 using a web browser or an application. When the terminal device 10 receives control information for implementing information display processing from the information processing device 100 or the like, the terminal device 10 implements the display processing according to the control information.

情報処理装置100は、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置である。情報処理装置100は、サーバ装置やクラウドシステムなどにより実現される。なお、情報処理装置100は、サービス利用者Uが使用する端末装置10に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、JavaScript(登録商標)等のスクリプト言語やCSS(Cascading Style Sheets)などのスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置100から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。 The information processing device 100 is an information processing device that executes information processing according to the embodiment. The information processing device 100 is implemented by a server device, a cloud system, or the like. The information processing device 100 may function as a distribution device that distributes control information to the terminal device 10 used by the service user U. Here, the control information is described, for example, in a script language such as JavaScript (registered trademark) or a style sheet language such as CSS (Cascading Style Sheets). Note that the application itself distributed from the information processing apparatus 100 may be regarded as control information.

たとえば、情報処理装置100は、インターネット上の各種サービスをサービス利用者Uに提供できる。情報処理装置100が提供するサービスには、検索エンジンサイトや、ニュースサイトや、技術解説サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンスサイト(株価サイト)や、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログなどに関するウェブページなどを介して提供される各種サービスが含まれる。また、情報処理装置100は、端末装置10にインストールされた各種アプリ(例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションアプリ、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス(株価)アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等)に表示する情報を提供できる。 For example, the information processing device 100 can provide service users U with various services on the Internet. The services provided by the information processing device 100 include a search engine site, a news site, a technical explanation site, a shopping site, a finance site (stock price site), a route search site, a map providing site, a travel site, and so on. , restaurant introduction sites, various services provided through web pages related to web blogs, etc. are included. The information processing device 100 also includes various applications installed in the terminal device 10 (for example, a portal application, a news application, an auction application, a weather forecast application, a shopping application, a finance (stock price) application, a route search application, a map providing application, It can provide information to be displayed in travel apps, restaurant introduction apps, blog browsing apps, etc.).

また、情報処理装置100は、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者Uが入力した検索ワードの情報を取得できる。また、情報処理装置100は、取得した検索ワードの情報を、検索履歴(検索ログ)として蓄積できる。なお、情報処理装置100は、各種サービスにおけるサービス利用者Uの操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴などを収集して、ユーザIDと対応付けて蓄積することもできる。 In addition, the information processing apparatus 100 can acquire information on search words input by the service user U through the provision of the various services described above. In addition, the information processing apparatus 100 can store the acquired search word information as a search history (search log). Note that the information processing apparatus 100 can be used for user attributes (for example, demographic attributes such as age, gender, region, etc., usage history of online contents of various services, etc.) based on the operation, browsing, etc. of the service user U in various services. psychographic attributes estimated based on the information) and the action history of the service user U in various services can be collected and stored in association with the user ID.

また、情報処理装置100は、提供サービスの1つとして、サービス利用者Uに対し、マーケティング活動などの用に供するためのデスクリサーチツールを提供できる。情報処理装置100が提供するデスクリサーチツールは、たとえば、サービス利用者Uにより任意に設定される絞り込み条件に従って、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの情報を取得し、サービス利用者Uに提供する。サービス利用者Uは、デスクリサーチツールから提供される情報を参照することで、所望の属性を有する候補ユーザの興味関心などを類推し、ターゲットユーザの選定に役立てることができる。 As one of the services provided, the information processing apparatus 100 can provide the service user U with a desk research tool for use in marketing activities. The desk research tool provided by the information processing apparatus 100 acquires information on candidate users who can be target users according to, for example, narrowing down conditions arbitrarily set by the service user U, and provides the service user U with the information. By referring to the information provided by the desk research tool, the service user U can infer the interests of the candidate users who have the desired attributes, and use them to select target users.

たとえば、情報処理装置100は、サービス利用者Uにより指定された条件設定に合致する典型的なユーザ像を示すターゲットユーザ像(ペルソナ)ごとに、ターゲットユーザ像間で相互に異なる特徴を明示した画像情報(たとえば、サムネイル)を含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する。 For example, the information processing apparatus 100 displays an image clearly showing different characteristics between the target user images for each target user image (persona) showing a typical user image that matches the condition setting specified by the service user U. Provide the service user U with targeted information that includes information (eg, a thumbnail).

具体的には、図1に示すように、情報処理装置100は、端末装置10からターゲット情報表示要求を受信すると、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する(ステップS1)。 Specifically, as shown in FIG. 1, when the information processing device 100 receives a target information display request from the terminal device 10, the information processing device 100 displays a plurality of attributes corresponding to the first target user image and the second target user image. A common attribute common to a plurality of attributes corresponding to is specified (step S1).

また、情報処理装置100は、特定した共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像を示すサムネイル、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像を示すサムネイルを生成する(ステップS2)。 In addition, based on the specified non-common attributes other than the common attributes, the information processing apparatus 100 creates a thumbnail representing the first target user image reflecting the non-common attributes and a second target user image reflecting the non-common attributes. A thumbnail representing the user image is generated (step S2).

また、情報処理装置100は、生成した各サムネイルを含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する(ステップS3)。 The information processing device 100 also provides target information including each generated thumbnail to the service user U (step S3).

(1-1.ターゲット情報の表示例(その1))
図2を用いて、実施形態に係るターゲット情報の表示例を説明する。図2は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その1)を示す図である。
(1-1. Target information display example (Part 1))
A display example of target information according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a display example (part 1) of target information according to the embodiment.

図2には、サービス利用者Uがプロジェクトごとに指定した条件設定に従って、情報処理装置100が自動生成したターゲット情報が示されている。図2の上段には、たとえば、30代男性向け商品開発のプロジェクトEX-1に対応するターゲット情報が示されている。また、図2の下段は、たとえば、30代女性向け商品開発のプロジェクトEX-2に対応するターゲット情報が示されている。 FIG. 2 shows target information automatically generated by the information processing apparatus 100 in accordance with the condition settings designated by the service user U for each project. The upper part of FIG. 2 shows, for example, target information corresponding to project EX-1 for developing products for men in their thirties. In addition, the lower part of FIG. 2 shows target information corresponding to project EX-2 of product development for women in their 30s, for example.

図2に示す例において、プロジェクトEX-1に対応するターゲット情報は、ターゲットユーザ像Xaに関する情報と、ターゲットユーザ像Xbに関する情報とで構成されている。また、図2に示す例では、ターゲットユーザ像Xaと、ターゲットユーザ像Xbとの間で、条件設定の設定項目の1つであるキーワードの内容が相違している。たとえば、ターゲットユーザ像Xaは、キーワード:「未婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。また、たとえば、ターゲットユーザ像Xbは、キーワード:「既婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。 In the example shown in FIG. 2, the target information corresponding to the project EX-1 consists of information regarding the target user image Xa and information regarding the target user image Xb. Further, in the example shown in FIG. 2, the content of the keyword, which is one of the setting items of the condition setting, differs between the target user image Xa and the target user image Xb. For example, the target user image Xa represents a fictional user image summarizing attributes of a plurality of users associated with the keyword "unmarried". Also, for example, the target user image Xb represents a fictional user image summarizing attributes of a plurality of users associated with the keyword "married".

図2に示すターゲットユーザ像Xaに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Xaを含んでいる。サムネイルG_Xaは、ターゲットユーザ像Xaの容姿や外観を示すユーザ画像PXaと、非共通属性を示すアイテム画像OBXa-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBXa-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBXa-1は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「釣り」を表しているものとする。また、アイテム画像OBXa-2は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「飲酒」を表しているものとする。 The information about the target user image Xa shown in FIG. 2 includes a thumbnail G_Xa, which is image information automatically generated by the information processing apparatus 100 . The thumbnail G_Xa includes a user image PXa representing the appearance and appearance of the target user image Xa, an item image OBXa-1 representing non-common attributes, and an item image OBXa-2 representing non-common attributes. It is assumed that the item image OBXa-1 represents "fishing", which is one of the attributes corresponding to the target user image Xa. It is also assumed that the item image OBXa-2 represents "drinking", which is one of the attributes corresponding to the target user image Xa.

なお、ターゲットユーザ像Xaの容姿や外観を示すユーザ画像PXaは、実写の人物画像で構成されてもよいし、イラストやアバターなどの仮想的な画像で構成されてもよい。アイテム画像OBXa-1及びアイテム画像OBXa-2は、実写の画像により構成されてもよいし、イラストやアイコンなどの仮想的な画像で構成されてもよい。 Note that the user image PXa indicating the appearance and appearance of the target user image Xa may be composed of a photographed human image, or may be composed of a virtual image such as an illustration or an avatar. The item image OBXa-1 and the item image OBXa-2 may be composed of actual images, or may be composed of virtual images such as illustrations and icons.

また、図2に示すターゲットユーザ像Xbに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Xbを含んでいる。サムネイルG_Xbは、ターゲットユーザ像Xbの容姿や外観を示すユーザ画像PXbと、非共通属性を示すアイテム画像OBXb-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBXb-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBXb-1は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「自転車」を表しているものとする。また、アイテム画像OBXb-2は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「野菜」を表しているものとする。 The information on the target user image Xb shown in FIG. 2 includes a thumbnail G_Xb, which is image information automatically generated by the information processing apparatus 100 . The thumbnail G_Xb includes a user image PXb representing the appearance and appearance of the target user image Xb, an item image OBXb-1 representing non-common attributes, and an item image OBXb-2 representing non-common attributes. It is assumed that the item image OBXb-1 represents "bicycle" which is one of the attributes corresponding to the target user image Xb. It is also assumed that the item image OBXb-2 represents "vegetables" which is one of the attributes corresponding to the target user image Xb.

図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通しない非共通属性として、たとえば、「釣り」や「飲酒」が明示されている。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xbに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xaとは共通しない非共通属性として、たとえば、「自転車」や「野菜」が明示されている。 According to the target information shown in FIG. 2, out of the plurality of attributes corresponding to the target user image Xa, non-common attributes that are not common to the attributes corresponding to the target user image Xb, for example, "fishing" and "drinking" are specified. there is Further, according to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Xb, non-common attributes that are not common to the target user image Xa, for example, "bicycle" and "vegetables" are specified. .

このように、情報処理装置100は、サービス利用者Uに提供する画像情報により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者Uに直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者Uは、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。 In this way, the information processing apparatus 100 allows the service user U to intuitively recognize characteristic attributes of each target user image that are not common to other target user images, based on the image information provided to the service user U. It is possible to easily grasp the characteristics of each target user image. For example, the service user U can grasp, at a glance, the unique characteristics of each of a plurality of target user images set as targets in a common project.

また、図2に示す例において、プロジェクトEX-2に対応するターゲット情報は、ターゲットユーザ像Yaに関する情報と、ターゲットユーザ像Ybに関する情報とで構成されている。また、図2に示す例では、ターゲットユーザ像Yaと、ターゲットユーザ像Ybとの間で、条件設定の設定項目の1つであるキーワードの内容が相違している。たとえば、ターゲットユーザ像Yaは、キーワード:「未婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。また、たとえば、ターゲットユーザ像Ybは、キーワード:「既婚」に紐づく複数のユーザの属性を要約した架空のユーザ像を表している。 In the example shown in FIG. 2, the target information corresponding to the project EX-2 is composed of information regarding the target user image Ya and information regarding the target user image Yb. In addition, in the example shown in FIG. 2, the target user image Ya and the target user image Yb differ in the content of the keyword, which is one of the setting items of the condition setting. For example, the target user image Ya represents a fictional user image summarizing the attributes of a plurality of users associated with the keyword "unmarried". Also, for example, the target user image Yb represents a fictional user image summarizing attributes of a plurality of users associated with the keyword "married".

図2に示すターゲットユーザ像Yaに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Yaを含んでいる。サムネイルG_Yaは、ターゲットユーザ像Yaを示すユーザ画像PYaと、非共通属性を示すアイテム画像OBYa-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBYa-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBYa-1は、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性の1つである「登山」を表しているものとする。また、アイテム画像OBYa-2は、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性の1つである「洋菓子」を表しているものとする。 The information about the target user image Ya illustrated in FIG. 2 includes a thumbnail G_Ya, which is image information automatically generated by the information processing apparatus 100 . The thumbnail G_Ya includes a user image PYa representing the target user image Ya, an item image OBYa-1 representing a non-common attribute, and an item image OBYa-2 representing a non-common attribute. It is assumed that the item image OBYa-1 represents "climbing", which is one of the attributes corresponding to the target user image Ya. Also, it is assumed that the item image OBYa-2 represents "confectionery", which is one of the attributes corresponding to the target user image Ya.

また、図2に示すターゲットユーザ像Ybに関する情報は、情報処理装置100が自動生成した画像情報であるサムネイルG_Ybを含んでいる。サムネイルG_Ybは、ターゲットユーザ像Ybを示すユーザ画像PYbと、非共通属性を示すアイテム画像OBYb-1と、非共通属性を示すアイテム画像OBYb-2とを含んでいる。なお、アイテム画像OBYb-1は、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性の1つである「英語」を表しているものとする。また、アイテム画像OBYb-2は、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性の1つである「家電」を表しているものとする。 The information about the target user image Yb shown in FIG. 2 includes a thumbnail G_Yb, which is image information automatically generated by the information processing apparatus 100 . The thumbnail G_Yb includes a user image PYb representing the target user image Yb, an item image OBYb-1 representing a non-common attribute, and an item image OBYb-2 representing a non-common attribute. It is assumed that the item image OBYb-1 represents "English", which is one of the attributes corresponding to the target user image Yb. It is also assumed that the item image OBYb-2 represents "household appliance", which is one of the attributes corresponding to the target user image Yb.

図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Yaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Ybに対応する属性とは共通しない非共通属性として、たとえば、「登山」や「洋菓子」が明示されている。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Ybに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Yaに対応する属性とは共通しない非共通属性として、たとえば、「英語」や「家電」が明示されている。 According to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Ya, as non-common attributes that are not common to the attributes corresponding to the target user image Yb, for example, "climbing" and "confectionery" are specified. ing. Further, according to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Yb, non-common attributes that are not common to the attributes corresponding to the target user image Ya include, for example, "English" and "household appliances." It is made explicit.

このように、図2の下段に示す例も、図2に示す上段の例と同様に、情報処理装置100は、サービス利用者Uに提供する画像情報により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像に対応する属性とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者Uに直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者Uは、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。 In this way, in the example shown in the lower part of FIG. 2 as well, the information processing apparatus 100 uses the image information provided to the service user U to identify other targets for each target user image, similarly to the example shown in the upper part of FIG. The service user U can intuitively recognize characteristic attributes that are not common to the attributes corresponding to the user images, and can easily grasp the characteristics of each target user image. For example, the service user U can grasp, at a glance, the unique characteristics of each of a plurality of target user images set as targets in a common project.

(1-2.ターゲット情報の表示例(その2))
また、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像に対応する複数の属性のうち、他のターゲットユーザ像に対応する属性と共通する属性であっても、ターゲットユーザ像における特徴度が高い属性については、サムネイルに含めて表示してもよい。以下、図3を用いて、上述した図2に示す表示例とは異なる他の表示例について説明する。図3は、実施形態に係るターゲット情報の表示例(その2)を示す図である。
(1-2. Target information display example (Part 2))
In addition, the information processing apparatus 100, among the plurality of attributes corresponding to each target user image, even if it is an attribute common to the attributes corresponding to other target user images, the attribute with a high feature degree in the target user image , may be included in the thumbnail and displayed. Another display example different from the above-described display example shown in FIG. 2 will be described below with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a display example (part 2) of target information according to the embodiment.

図3に示すサムネイルG_Xaは、共通属性を示すアイテム画像OBXa-11を含んでいる点が、図2に示す例とは相違している。図3に示すアイテム画像OBXa-11は、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通する属性であって、かつ特徴度が高い属性である「家」を表しているものとする。また、図3に示すサムネイルG_Xaは、図2に示す例と同様に、非共通属性を示すアイテム画像として、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性の1つである「釣り」を示すアイテム画像OBXa-12を含んでいる。 The thumbnail G_Xa shown in FIG. 3 differs from the example shown in FIG. 2 in that it includes an item image OBXa-11 indicating common attributes. The item image OBXa-11 shown in FIG. 3 includes "house", which is an attribute common to the attribute corresponding to the target user image Xb among the attributes corresponding to the target user image Xa and has a high characteristic degree. shall be represented. Further, as in the example shown in FIG. 2, the thumbnail G_Xa shown in FIG. 3 is an item image OBXa- showing "fishing", which is one of the attributes corresponding to the target user image Xa, as an item image showing a non-common attribute. contains 12.

また、図3に示すサムネイルG_Xbは、共通属性を示すアイテム画像OBXb-11を含んでいる点が、図2に示す例とは相違している。図3に示すアイテム画像OBXb-11は、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性のうち、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性と共通する属性であって、かつ特徴度が高い属性である「家」を表しているものとする。また、図3に示すサムネイルG_Xbは、図2に示す例と同様に、非共通属性を示すアイテム画像として、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性の1つである「自転車」を示すアイテム画像OBXb-12を含んでいる。 Also, the thumbnail G_Xb shown in FIG. 3 is different from the example shown in FIG. 2 in that it includes an item image OBXb-11 indicating a common attribute. The item image OBXb-11 shown in FIG. 3 includes "house", which is an attribute common to the attribute corresponding to the target user image Xa among the attributes corresponding to the target user image Xb and has a high characteristic degree. shall be represented. Further, as in the example shown in FIG. 2, thumbnail G_Xb shown in FIG. contains 12.

このように、図3に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xaに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通しない属性として、たとえば、「釣り」が明示されるだけではなく、ターゲットユーザ像Xbに対応する属性と共通する属性として、たとえば、「家」が明示される。また、図2に示すターゲット情報により、ターゲットユーザ像Xbに対応する複数の属性のうち、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性とは共通しない属性として、たとえば、「自転車」が明示されるだけではなく、ターゲットユーザ像Xaに対応する属性と共通する属性として、たとえば、「家」が明示される。このようにして、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像に対応する属性と共通する属性のうち、より特徴的な属性についてはターゲットユーザ像の特徴としてサービス利用者Uに把握させることができる。 As described above, according to the target information shown in FIG. 3, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Xa, as an attribute that is not common to the attribute corresponding to the target user image Xb, for example, "fishing" is not simply specified. Instead, for example, "house" is specified as an attribute common to the attribute corresponding to the target user image Xb. Further, according to the target information shown in FIG. 2, among the plurality of attributes corresponding to the target user image Xb, as an attribute that is not common to the attribute corresponding to the target user image Xa, for example, not only "bicycle" but also , and the attribute corresponding to the target user image Xa, for example, "house" is specified. In this way, for each target user image, the information processing apparatus 100 uses service user U as a feature of the target user image for a more characteristic attribute among attributes common to attributes corresponding to other target user images. can be grasped.

なお、図2または図3では、各サムネイルが、ユーザ像を示す画像と、非共通属性または共通属性を示すイラスト画像を含む例を示しているが、この例には限られず、たとえば、情報処理装置100は、非共通属性または共通属性を反映したユーザ像を示す画像を自動生成してもよい。図2に示すターゲットユーザ像Xaに関する情報を例にあげると、情報処理装置100は、釣りをしながら飲酒している様子を示すユーザ画像を含むサムネイルを生成してもよい。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を的確に認識させることができる。 2 or 3 shows an example in which each thumbnail includes an image representing a user image and an illustration image representing a non-common attribute or common attribute. The device 100 may automatically generate an image showing a user image reflecting non-common attributes or common attributes. Taking the information about the target user image Xa shown in FIG. 2 as an example, the information processing apparatus 100 may generate a thumbnail including a user image showing a state of drinking while fishing. Accordingly, the information processing apparatus 100 can accurately recognize the characteristics of each target user image.

また、図2または図3では、各サムネイルがユーザ像を示す画像を含む例を示しているが、ユーザ像を示す画像を含まず、非共通属性または共通属性を示すイラスト画像を含んで構成されてもよい。 2 or 3 shows an example in which each thumbnail includes an image representing a user image, but the thumbnail does not include an image representing a user image, and includes an illustration image representing a non-common attribute or a common attribute. may

[2.情報処理装置の構成]
図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
[2. Configuration of information processing device]
The configuration of the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment;

図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを備える。なお、図4は、情報処理装置100の構成例を示すものであり、図4に示す形態には限られず、図4に示す以外の他の機能部を備える形態であってもよい。 As shown in FIG. 4, the information processing apparatus 100 includes a communication section 110, a storage section 120, and a control section . Note that FIG. 4 shows a configuration example of the information processing apparatus 100, and is not limited to the form shown in FIG.

(通信部110)
通信部110は、例えば、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10などの他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)やアンテナなどによって実現される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網や固定電話網など)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, for example, and transmits and receives information to and from another device such as the terminal device 10 via the network N. The communication unit 110 is implemented by, for example, a NIC (Network Interface Card), an antenna, or the like. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (mobile telephone network, fixed telephone network, etc.), a regional IP (Internet Protocol) network, or the Internet. . The network N may include wired networks or wireless networks.

通信部110は、たとえば、端末装置10からターゲット情報表示要求を受信する。また、通信部110は、たとえば、ターゲットユーザ像間で相互に異なる特徴を明示した画像情報(たとえば、サムネイル)を含むターゲット情報を端末装置10に送信する。 The communication unit 110 receives a target information display request from the terminal device 10, for example. In addition, the communication unit 110 transmits target information including image information (for example, thumbnails) clearly showing different characteristics between target user images to the terminal device 10, for example.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部120は、制御部130の各部により実行される情報処理を実現するためのプログラム及びデータを記憶する。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a RAM (Random Access Memory), a semiconductor memory device such as a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. Storage unit 120 stores programs and data for realizing information processing executed by each unit of control unit 130 .

図4に示すように、記憶部120は、ユーザ情報記憶部121や、ターゲット情報記憶部122や、画像素材情報記憶部123などを有する。 As shown in FIG. 4, the storage unit 120 has a user information storage unit 121, a target information storage unit 122, an image material information storage unit 123, and the like.

(ユーザ情報記憶部121)
ユーザ情報記憶部121は、インターネット上の各種サービスを利用するサービス利用者を特定するための識別情報(たとえば、ユーザID)に関連付けて、サービス利用者の検索履歴や行動履歴などのユーザ情報を記憶する。ユーザ情報記憶部121に記憶されるユーザ情報は、たとえば、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者が入力した検索ワードの情報や、上述した各種サービスにおけるサービス利用者の操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定される信念、価値観、習慣、嗜好などのサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴(たとえば、購入した商品やサービス)などを含む。
(User information storage unit 121)
The user information storage unit 121 stores user information such as search histories and action histories of service users in association with identification information (for example, user IDs) for specifying service users who use various services on the Internet. do. The user information stored in the user information storage unit 121 is, for example, search word information entered by the service user through the provision of the various services described above, and based on the operation and browsing of the service user in the various services described above. User attributes (for example, demographic attributes such as age, gender, and region, and psychographic attributes such as beliefs, values, habits, and preferences estimated based on usage history of online content of various services), It includes the action history of the service user U in various services (for example, purchased goods and services).

(ターゲット情報記憶部122)
ターゲット情報記憶部122は、サービス利用者により指定された条件設定に合致する典型的なユーザ像を示すターゲットユーザ像に関するターゲット情報を記憶する。図5は、実施形態に係るターゲット情報の概要を示す図である。
(Target information storage unit 122)
The target information storage unit 122 stores target information related to target user images showing typical user images that match the condition settings specified by the service user. FIG. 5 is a diagram showing an overview of target information according to the embodiment.

図5に示すように、ターゲット情報記憶部122に記憶されるターゲット情報は、「プロジェクトID」や、「ターゲットID」や、「共通属性カテゴリ」や、「非共通属性カテゴリ」などの各項目を有し、これらの項目は相互に関連付けられている。 As shown in FIG. 5, the target information stored in the target information storage unit 122 includes items such as "project ID", "target ID", "common attribute category", and "non-common attribute category". and these items are related to each other.

「プロジェクトID」の項目には、サービス利用者が任意に設定したプロジェクトを識別するための識別情報が記憶される。「ターゲットID」の項目には、ターゲット情報の生成時にターゲット情報を識別するために個別に付与される識別情報が記憶される。 The item "project ID" stores identification information for identifying a project arbitrarily set by the service user. The “target ID” item stores identification information that is individually given to identify the target information when the target information is generated.

「共通属性カテゴリ」の項目には、プロジェクトに紐づく複数のターゲットユーザ像に対応する属性のうち、他のターゲットユーザ像と共通する共通属性を示すカテゴリの情報が記憶される。たとえば、「共通属性カテゴリ」の項目には、共通属性のうち、ターゲットユーザ像における特徴度が所定の閾値以上である属性の情報が記憶される。 The “common attribute category” item stores category information indicating common attributes common to other target user images among attributes corresponding to a plurality of target user images linked to a project. For example, in the item of "common attribute category", among common attributes, information of attributes whose characteristic degree in the image of the target user is equal to or higher than a predetermined threshold is stored.

「非共通属性カテゴリ」の項目には、プロジェクトに紐づく複数のターゲットユーザ像に対応する属性のうち、他のターゲットユーザ像と共通しない非共通属性を示すカテゴリの情報が記憶される。なお、「共通属性カテゴリ」の項目には、非共通属性のうち、ターゲットユーザ像における特徴度が所定の閾値以上である属性の情報が記憶されてもよい。 The item "non-common attribute category" stores category information indicating non-common attributes that are not common to other target user images among attributes corresponding to a plurality of target user images linked to a project. In addition, in the item of "common attribute category", among the non-common attributes, information of attributes whose characteristic degree in the image of the target user is equal to or higher than a predetermined threshold may be stored.

(画像素材情報記憶部123)
画像素材情報記憶部123は、ターゲット情報を構成するサムネイルを生成する際に参照される画像素材の情報が記憶される。
(Image material information storage unit 123)
The image material information storage unit 123 stores image material information that is referred to when generating thumbnails constituting target information.

(制御部130)
制御部130は、情報処理装置100を制御するコントローラ(controller)である。制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(例えば、情報処理プログラム)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現されてもよい。
(control unit 130)
The control unit 130 is a controller that controls the information processing device 100 . The control unit 130 executes various programs (for example, an information processing program) stored in a storage device inside the information processing apparatus 100 by using a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like, using the RAM as a work area. It is realized by being Also, the control unit 130 may be implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図4に示すように、制御部130は、特定部131と、生成部132と、提供部133とを有する。制御部130は、これらの各部により、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各部の接続関係は、図4に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 4 , the control unit 130 has a specifying unit 131 , a generating unit 132 and a providing unit 133 . Control unit 130 implements or executes the functions and actions of information processing described below by means of these units. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 4, and may be another configuration as long as it performs information processing to be described later. Moreover, the connection relationship of each part of the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 4, and may be another connection relationship.

(特定部131)
特定部131は、通信部110を通じて、端末装置10から送信されたターゲット情報表示要求を受け付けると、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。
(Specifying unit 131)
Upon receiving the target information display request transmitted from the terminal device 10 through the communication unit 110, the specifying unit 131 selects a plurality of attributes corresponding to the first target user image and a plurality of attributes corresponding to the second target user image. Identify common attributes that are common between attributes.

たとえば、特定部131は、ユーザ情報記憶部121に記憶されるユーザ情報から、サービス利用者により指定された条件設定に合致するデータサンプルを集計する。たとえば、条件設定は、ターゲット情報表示要求とともに取得される。 For example, from the user information stored in the user information storage unit 121, the identification unit 131 aggregates data samples that match the condition settings specified by the service user. For example, the condition setting is acquired along with the target information display request.

特定部131は、複数の条件設定を取得した場合、条件設定ごとにデータサンプルを集計する。また、特定部131は、集計したデータサンプルから、条件設定に合致する複数のユーザに紐づく属性を収集することにより、条件設定に合致する複数のユーザの特徴を要約した典型的なユーザ像をターゲットユーザ像として導出する。ターゲットユーザ像に対応する属性には、条件設定に合致する複数のユーザが使用した検索ワードの情報や、購入した商品やサービスなどの情報や、年齢、性別、家族構成、年収、地域などの情報や、信念、価値観、習慣、嗜好などの情報が含まれ得る。また、特定部131は、各ターゲットユーザ像に対応する属性に基づいて、属性間で共通する共通属性を特定する。 When acquiring a plurality of condition settings, the specifying unit 131 aggregates data samples for each condition setting. Further, the identifying unit 131 collects, from the aggregated data samples, attributes associated with a plurality of users who match the condition setting, thereby obtaining a typical user image summarizing the features of the users who match the condition setting. Derived as a target user image. Attributes corresponding to the image of the target user include information on search words used by multiple users who match the set conditions, information on products and services purchased, age, gender, family structure, annual income, region, etc. information such as beliefs, values, habits, preferences, etc. Further, the specifying unit 131 specifies a common attribute common among attributes based on the attribute corresponding to each target user image.

また、特定部131は、導出したターゲットユーザ像に対応する属性のうち、共通属性以外の非共通属性を特定する。そして、特定部131は、ターゲットユーザ像ごとに、ターゲットIDを個別に払い出し、払い出したターゲットIDに関連付けて、共通属性の情報および非共通属性の情報をターゲット情報記憶部122に格納する。 Further, the identifying unit 131 identifies non-common attributes other than the common attributes among the attributes corresponding to the derived target user image. Then, the identifying unit 131 individually assigns a target ID for each target user image, and stores the common attribute information and the non-common attribute information in the target information storage unit 122 in association with the assigned target ID.

また、特定部131は、特定した共通属性ごとに、ターゲットユーザ像における特徴度を算出してもよい。たとえば、共通属性が検索ワードに基づく情報である場合、該当の検索ワードについて、ターゲットユーザ像に紐づく各ユーザを含むユーザ群における検索数と、ターゲットユーザ像に紐づく各ユーザによる検索数とに基づくリフト値などを用いて算出できる。なお、特徴度は、ターゲットユーザ像における属性の特徴度が評価できる値であれば、どのような方法で算出した値を用いてよい。そして、特定部131は、共通属性のうち、特徴度が所定の閾値以上である共通属性をターゲット情報記憶部122に格納することとしてもよい。 Further, the specifying unit 131 may calculate the feature degree in the target user image for each specified common attribute. For example, if the common attribute is information based on a search word, for that search word, the number of searches in the user group including each user associated with the target user image, and the number of searches by each user associated with the target user image can be calculated using a lift value based on Note that the characteristic degree may be a value calculated by any method as long as the characteristic degree of the attribute in the image of the target user can be evaluated. Then, the specifying unit 131 may store common attributes having a characteristic degree equal to or higher than a predetermined threshold in the target information storage unit 122 among the common attributes.

また、特定部131は、特定した非共通属性ごとに、ターゲットユーザ像における特徴度を算出してもよい。そして、特定部131は、共通属性のうち、特徴度が所定の閾値以上である非共通属性をターゲット情報記憶部122に格納することとしてもよい。 Further, the specifying unit 131 may calculate the feature degree in the target user image for each specified non-common attribute. Then, the specifying unit 131 may store in the target information storage unit 122 non-common attributes whose feature degree is equal to or higher than a predetermined threshold among the common attributes.

(生成部132)
生成部132は、特定部131により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。
(Generating unit 132)
Based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying unit 131, the generation unit 132 reflects the image information corresponding to the first target user image to which the non-common attributes are reflected, and the non-common attributes. Image information corresponding to the second image of the target user is generated.

たとえば、生成部132は、画像素材情報記憶部123に記憶されている画像素材情報を参照して、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材を取得する。また、生成部132は、画像素材情報を参照して、非共通属性を示す画像素材を取得する。そして、生成部132は、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とに基づいて、第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。同様に、生成部132は、第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。 For example, the generation unit 132 refers to the image material information stored in the image material information storage unit 123 and acquires the image material representing the first target user image. The generation unit 132 also refers to the image material information and acquires an image material indicating a non-common attribute. Then, the generation unit 132 generates image information corresponding to the first target user image based on the image material representing the first target user image and the image material representing the non-common attribute. Similarly, the generator 132 generates image information corresponding to the second target user image.

また、生成部132は、共通属性のうち特徴度の所定の閾値以上である属性と、非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、画像情報を生成することもできる。 In addition, the generation unit 132 may generate image information based on common attributes whose characteristic degree is equal to or higher than a predetermined threshold value and non-common attributes whose characteristic degree is equal to or higher than a predetermined threshold value. can.

たとえば、生成部132は、画像素材情報記憶部123に記憶されている画像素材情報を参照して、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材を取得する。また、生成部132は、画像素材情報を参照して、共通属性を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とをそれぞれ取得する。そして、生成部132は、第1のターゲットユーザ像を示す画像素材と、共通属性を示す画像素材と、非共通属性を示す画像素材とに基づいて、第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。同様に、生成部132は、第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。 For example, the generation unit 132 refers to the image material information stored in the image material information storage unit 123 and acquires the image material representing the first target user image. In addition, the generation unit 132 refers to the image material information and acquires image materials indicating common attributes and image materials indicating non-common attributes. Then, the generation unit 132 generates image information corresponding to the first target user image based on the image material indicating the first target user image, the image material indicating the common attribute, and the image material indicating the non-common attribute. to generate Similarly, the generator 132 generates image information corresponding to the second target user image.

(提供部133)
提供部133は、生成部132により生成された各画像情報を含むターゲット情報をサービス利用者Uに提供する。たとえば、提供部133は、生成部132により生成された画像情報(サムネイル)を含むターゲット情報を、通信部110を通じて端末装置10に送信することにより、サービス利用者Uに提供する。
(Providing unit 133)
The providing unit 133 provides the service user U with target information including each image information generated by the generating unit 132 . For example, the providing unit 133 provides the service user U with target information including image information (thumbnail) generated by the generating unit 132 by transmitting the target information to the terminal device 10 through the communication unit 110 .

[3.処理手順]
以下、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による処理手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130により実行される。図6に示す処理手順は、情報処理装置100の稼働中、繰り返し実行される。
[3. Processing procedure]
A processing procedure performed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described below with reference to FIG. 6 . 6 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the information processing apparatus according to the embodiment; FIG. The processing procedure shown in FIG. 6 is executed by the control unit 130 of the information processing apparatus 100 . The processing procedure shown in FIG. 6 is repeatedly executed while the information processing apparatus 100 is in operation.

図6に示すように、特定部131は、各ターゲットユーザ像に対応する属性間で共通する共通属性を特定する(ステップS101)。 As shown in FIG. 6, the identifying unit 131 identifies a common attribute common among attributes corresponding to each target user image (step S101).

また、生成部132は、共通属性以外の非共通属性を反映した各ターゲットユーザ像に対応する画像情報をそれぞれ生成する(ステップS102)。 The generation unit 132 also generates image information corresponding to each target user image reflecting non-common attributes other than the common attributes (step S102).

また、提供部133は、各画像情報を含むターゲット情報をサービス利用者に提供する(ステップS103)。 Further, the providing unit 133 provides target information including each image information to the service user (step S103).

[4.ハードウェア構成]
実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
[4. Hardware configuration]
The information processing apparatus 100 according to the embodiment is implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 7, for example. FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus according to the embodiment.

コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。 Computer 1000 has CPU 1100 , RAM 1200 , ROM 1300 , HDD 1400 , communication interface (I/F) 1500 , input/output interface (I/F) 1600 and media interface (I/F) 1700 .

CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。 The CPU 1100 operates based on programs stored in the ROM 1300 or HDD 1400 and controls each section. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワーク(通信網)Nを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、ネットワーク(通信網)Nを介して他の機器へ送信する。 HDD 1400 stores programs executed by CPU 1100 and data used by these programs. Communication interface 1500 receives data from other devices via network (communication network) N, sends the data to CPU 1100, and transmits data generated by CPU 1100 to other devices via network (communication network) N.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、及び、キーボードやマウスなどの入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, via an input/output interface 1600 . CPU 1100 acquires data from an input device via input/output interface 1600 . CPU 1100 also outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600 .

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。 Media interface 1700 reads programs or data stored in recording medium 1800 and provides them to CPU 1100 via RAM 1200 . CPU 1100 loads such a program from recording medium 1800 onto RAM 1200 via media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. and so on.

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが格納される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを、記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワーク(通信網)Nを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the functions of the control unit 130 by executing programs loaded on the RAM 1200 . In addition, data in storage unit 120 is stored in HDD 1400 . CPU 1100 of computer 1000 reads these programs from recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be obtained from another device via network (communication network) N.

[5.その他]
上述した実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
[5. others]
Of the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of the processing can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

上述の実施形態及び変形例において、情報処理装置100による情報処理方法(たとえば、図5参照)を実現するために、情報処理装置100が有する制御部130の各部(特定部131、生成部132、及び提供部133)に対応する処理機能は、情報処理装置100に予めインストールされている提供プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の提供プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。 In the above-described embodiments and modifications, each unit (the identifying unit 131, the generating unit 132, and the providing unit 133) may be implemented as an add-on to a provided program pre-installed in the information processing apparatus 100, or may be flexibly implemented as a dedicated provided program using a lightweight programming language or the like. It may be realized by describing.

また、上述した実施形態及び変形例において、情報処理装置100は、サービス利用者に対して各種サービスを提供する装置と、サービス利用者に対して、各地域の関心度を時間軸に沿って可視化した情報提供サービスを提供する装置とに物理的に分散して構成されていてもよい。 Further, in the above-described embodiment and modification, the information processing apparatus 100 includes a device that provides various services to service users and a service user that visualizes the degree of interest in each region along the time axis. It may be configured to be physically distributed to the device that provides the information providing service.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。たとえば、制御部130の特定部131と生成部132とは機能的に統合されていてもよい。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the identification unit 131 and the generation unit 132 of the control unit 130 may be functionally integrated.

また、上述の実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiment and modifications can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.

[6.効果]
上述の実施形態に係る情報処理装置100は、特定部131と、生成部132と、提供部133とを有する。特定部131は、第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性を特定する。生成部132は、特定部131により特定された共通属性以外の非共通属性に基づいて、非共通属性を反映させた第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び非共通属性を反映させた第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する。提供部133は、生成部132により生成された各画像情報を含むターゲット情報をユーザに提供する。
[6. effect]
The information processing apparatus 100 according to the above-described embodiment has a specifying unit 131 , a generating unit 132 and a providing unit 133 . The identifying unit 131 identifies common attributes that are common between a plurality of attributes corresponding to the first target user image and a plurality of attributes corresponding to the second target user image. Based on the non-common attributes other than the common attributes specified by the specifying unit 131, the generation unit 132 reflects the image information corresponding to the first target user image to which the non-common attributes are reflected, and the non-common attributes. Image information corresponding to the second image of the target user is generated. The providing unit 133 provides target information including each image information generated by the generating unit 132 to the user.

このようにして、実施形態に係る情報処理装置100は、サービス利用者に提供する画像情報(たとえば、サムネイル)により、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザに対応する属性とは共通しない特徴的な属性をサービス利用者に直感的に認識させることができ、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に把握させることができる。たとえば、サービス利用者は、共通のプロジェクトにおいてターゲットとして設定した複数のターゲットユーザ像の各々に固有の特徴を一見して把握できる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment uses the image information (for example, thumbnail) provided to the service user to provide each target user image with a characteristic image that is not common to attributes corresponding to other target users. The service user can intuitively recognize such attributes, and can easily grasp the characteristics of each target user image. For example, service users can grasp at a glance the unique characteristics of each of multiple target user images set as targets in a common project.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、非共通属性を示すアイテム画像を含む画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を容易に連想させることができる。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the generation unit 132 generates image information including item images indicating non-common attributes. Thereby, the information processing apparatus 100 can easily associate the characteristics of each target user image.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、非共通属性を反映させた人物画像を含む画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像の特徴を的確に認識させることができる。 In addition, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the generating unit 132 generates image information including a person image reflecting non-common attributes. Accordingly, the information processing apparatus 100 can accurately recognize the characteristics of each target user image.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、共通属性のうち特徴度の所定の閾値以上である属性と、非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、画像情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、各ターゲットユーザ像について、他のターゲットユーザ像と共通する属性のうち、より特徴的な属性については、ターゲットユーザ像の特徴としてサービス利用者に把握させることができる。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the generation unit 132 divides common attributes into attributes having a feature level equal to or higher than a predetermined threshold and non-common attributes having a feature level equal to or higher than a predetermined threshold. Based on this, image information is generated. As a result, the information processing apparatus 100 can allow the service user to grasp the more characteristic attributes among the attributes common to the other target user images for each target user image as features of the target user image. .

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, the embodiments of the present application have been described in detail based on several drawings, but these are examples, and various modifications and It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.

また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the control unit can be read as control means or a control circuit.

10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報記憶部
122 ターゲット情報記憶部
123 画像素材情報記憶部
130 制御部
131 特定部
132 生成部
133 提供部
10 terminal device 100 information processing device 110 communication unit 120 storage unit 121 user information storage unit 122 target information storage unit 123 image material information storage unit 130 control unit 131 identification unit 132 generation unit 133 provision unit

Claims (6)

ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
A plurality of attributes corresponding to a first target user image , which is a fictional user image summarizing features of a plurality of data samples that match a first condition setting specified by the user ; Common attributes common to multiple attributes corresponding to the second target user image , which is a fictional user image summarizing the characteristics of multiple data samples that match the condition setting of , and non-common attributes other than the common attributes an identification part that identifies the
Based on the non-common attribute specified by the specifying unit, image information corresponding to the first target user image reflecting the non-common attribute, and the second target reflecting the non-common attribute a generator that generates image information corresponding to a user image;
and a providing unit that provides target information including each image information generated by the generating unit to the user.
前記生成部は、
前記非共通属性を示すアイテム画像を含む前記画像情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein said image information including an item image indicating said non-common attribute is generated.
前記生成部は、
前記非共通属性を反映させた人物画像を含む前記画像情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating unit
2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein said image information including a person image reflecting said non-common attribute is generated.
前記生成部は、
前記共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性と、前記非共通属性のうち特徴度が所定の閾値以上である属性とに基づいて、前記画像情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating unit
The image information is generated based on an attribute of the common attributes whose characteristic degree is equal to or higher than a predetermined threshold and an attribute of the non-common attribute whose characteristic degree is equal to or higher than the predetermined threshold. Item 1. The information processing apparatus according to item 1.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
A computer-executed information processing method comprising:
A plurality of attributes corresponding to a first target user image , which is a fictional user image summarizing features of a plurality of data samples that match a first condition setting specified by the user ; Common attributes common to multiple attributes corresponding to the second target user image , which is a fictional user image summarizing the characteristics of multiple data samples that match the condition setting of , and non-common attributes other than the common attributes an identifying step of identifying
Based on the non-common attribute specified by the specifying step, image information corresponding to the first target user image reflecting the non-common attribute, and the second target reflecting the non-common attribute a generation step of generating image information corresponding to the user image;
and a provision step of providing target information including each image information generated by the generation step to the user.
コンピュータに、
ユーザにより指定された第1の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第1のターゲットユーザ像に対応する複数の属性と、前記ユーザにより指定された第2の条件設定に合致する複数のデータサンプルの特徴を要約した架空のユーザ像である第2のターゲットユーザ像に対応する複数の属性との間で共通する共通属性および当該共通属性以外の非共通属性を特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された前記非共通属性に基づいて、当該非共通属性を反映させた前記第1のターゲットユーザ像に対応する画像情報、及び前記非共通属性を反映させた前記第2のターゲットユーザ像に対応する画像情報を生成する生成手順と、
前記生成手順により生成された各画像情報を含むターゲット情報を前記ユーザに提供する提供手順と
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
to the computer,
A plurality of attributes corresponding to a first target user image , which is a fictional user image summarizing features of a plurality of data samples that match a first condition setting specified by the user ; Common attributes common to multiple attributes corresponding to the second target user image , which is a fictional user image summarizing the characteristics of multiple data samples that match the condition setting of , and non-common attributes other than the common attributes a specific procedure for identifying
Based on the non-common attribute specified by the specifying procedure, image information corresponding to the first target user image reflecting the non-common attribute, and the second target reflecting the non-common attribute a generation procedure for generating image information corresponding to a user image;
and a providing procedure for providing target information including each image information generated by the generating procedure to the user.
JP2021101801A 2021-06-18 2021-06-18 Information processing device, information processing method, and information processing program Active JP7162700B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021101801A JP7162700B1 (en) 2021-06-18 2021-06-18 Information processing device, information processing method, and information processing program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021101801A JP7162700B1 (en) 2021-06-18 2021-06-18 Information processing device, information processing method, and information processing program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7162700B1 true JP7162700B1 (en) 2022-10-28
JP2023000788A JP2023000788A (en) 2023-01-04

Family

ID=83806040

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021101801A Active JP7162700B1 (en) 2021-06-18 2021-06-18 Information processing device, information processing method, and information processing program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7162700B1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007058577A (en) 2005-08-24 2007-03-08 Inax Corp Housing equipment and building material proposal system and housing equipment and building material proposal method

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09120420A (en) * 1995-10-26 1997-05-06 Hitachi Ltd Customer information analysis method

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007058577A (en) 2005-08-24 2007-03-08 Inax Corp Housing equipment and building material proposal system and housing equipment and building material proposal method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023000788A (en) 2023-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6023129B2 (en) Extraction apparatus, extraction method, and extraction program
JP6101577B2 (en) Advertisement generation apparatus, advertisement generation method, and advertisement generation program
US20140351052A1 (en) Contextual Product Recommendation Engine
JP2018128805A (en) Generation apparatus, generation method, and generation program
JP2022163634A (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
KR20150122307A (en) Method and server apparatus for advertising
WO2021070641A1 (en) Management server and product search method
JP7162700B1 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP7073557B2 (en) Generator, generation method, and generation program
JP6585998B2 (en) Content determination device
JP6584240B2 (en) Generating device, generating method, and generating program
JP7339383B1 (en) Information providing device, information providing method, and information providing program
JP7239759B1 (en) Information providing device, information providing method, and information providing program
JP7204972B1 (en) Information providing device, information providing method, and information providing program
JP7277637B1 (en) Information providing device, information providing method, and information providing program
JP7249448B1 (en) Information providing device, information providing method, and information providing program
JP7208286B2 (en) Information processing device, information processing method and information processing program
JP7348233B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP7402260B2 (en) Information provision device, information provision method, and information provision program
JP7354191B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP7372285B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP7098553B2 (en) Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs
JP7348241B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP6433544B1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
JP2023183704A (en) Information processor, information processing method, and information processing program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220419

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20220419

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220607

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220729

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220927

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221018

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7162700

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350